Supercomputer-Innovationen und bahnbrechende Fortschritte
HPC und KI im Exascale-Bereich
Derzeit arbeitet Intel am US-weit ersten Exascale-Supercomputer, der unter anderem auf einer künftigen skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe, der Intel® Xeon® Computerarchitektur und persistentem Intel® Optane™ DC Arbeitsspeicher basiert.
Die Revolutionierung des Hochleistungsspeichers mit DAOS
So revolutionieren wir Hochleistungsspeicher mit DAOS, unserem Open-Source-Softwarestack, und der Intel® Optane™ Technologie.
Verarbeitende Industrie, Biowissenschaften und Erdöl- und Erdgasbranche
Da die skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe in puncto Analytics, Simulation und Modellierung sowie künstlicher Intelligenz den Weg zu neuen Horizonten ebnet, kommt es im HPC-Bereich zu raschen Veränderungen.
KISTI verändert Supercomputing in Korea
KISTI wächst mit seinem Supercomputer NURION weiter, um die Führung im Bereich der HPC-Forschung- und -Entwicklung in Korea auszubauen.
Unterstützung für anspruchsvolles wissenschaftliches Rechnen
Cineca macht mit seinem Marconi-Supercomputer einen entscheidenden Schritt zur Erreichung seines Exascale-Computing-Ziels.
Osakas Supercomputer unterstützt die Forschung
Mit dem Supercomputer OCTOPUS der Universität Osaka wurde die wissenschaftliche Kapazität gesteigert. Er unterstützt eine Vielzahl von Projekten.
Wir stellen vor: die 2. Generation der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe
Entdecken Sie die Flexibilität, Ihre KI-, Simulations- und Modellierungs-, Analyse- und anderen allgemeinen HPC-Aufgaben mit nur einer Plattform zu bewältigen.
Leistung für HPC-Plattformen
Unsere neueste Plattform, die auf der zweiten Generation der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe basiert, verringert den Bedarf an dedizierten Systemen, die spezielle Hardware und Software für bestimmte Workloads bereitstellen.
Führende Rechenleistung
Erfahren Sie, wie Intel® Xeon® Platinum 9200 Prozessoren und das Intel® Serversystem S9200WK dafür ausgelegt sind, die Leistung von HPC- und KI-Anwendungen zu optimieren.
HLRN-Verbund steigert HPC-Leistung
Der HLRN-Verbund entschied sich für die neuen Intel® Xeon® Platinum 9200 Prozessoren, um die zunehmend vielseitigen Anforderungen von HPC-Aufgaben zu erfüllen.
TACC bietet neues HPC-Potenzial
Das Texas Advanced Computing Center (TACC) nutzt die zweite Generation der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe, um simulationsbasierte und datengesteuerte wissenschaftliche Probleme besser zu lösen.
Die Konvergenz von KI und HPC
KI mit der vertrauten, auf Intel® Technik basierenden HPC-Infrastruktur
Künstliche Intelligenz (KI) kann unser Leben verändern. Sie ist leistungsstark und von großer Tragweite, benötigt jedoch keine separaten, hochspezialisierten Hardware- und Software-Systeme. Die vertraute, auf Intel® Technik basierende HPC-Infrastruktur beherrscht KI zusammen mit Big-Data-Analyse-Anwendungen und darüber hinausgehende Anforderungen und bietet damit die Voraussetzungen für bessere Erkenntnisse, Entdeckungen und Wettbewerbsvorteile.
Video „Konvergenz von KI- und HPC-Anwendungen“ ›
Video „Mit KI und HPC zu neuem Wissen“ ›
Leitfaden „Integration von KI in eine bestehende HPC-Umgebung“ ›
KI und Datenanalyse in einer Infrastruktur mit nur einem Cluster
Diese Lösungsbeschreibung bietet eine Einführung in die Herausforderungen und Chancen, die sich beim Ausführen von KI- und Analyse-Anwendungen auf bestehenden HPC-Clustern ergeben.
KI auf HPC-Infrastrukturen in drei Schritten
Um KI-Anwendungen erfolgreich in Ihre High-Performance-Computing-Umgebung zu integrieren, sind mehrere Schritte erforderlich – unser interaktiver Leitfaden hilft Ihnen dabei.
Unterstützung von HPC, KI und Analysen auf einer gemeinsamen Plattform
Diese Lösungsbeschreibung stellt Möglichkeiten für den Betrieb von TensorFlow* und Apache Spark* auf bestehenden HPC-Systemen mithilfe üblicher Batch-Scheduler vor.
KI und HPC im Fokus von Industrie und Forschung
Hochleistungsrechner sorgen für Revolution in Biowissenschaften
Das Intel® Scalable System Framework (Intel® SSF) für Biowissenschaften ist eine Hard- und Software-Referenzarchitektur, die alle Elemente eines High-Performance-Computing-Systems vereint. Durch die Integration und Analyse komplexer Datensätze bietet sie Forschern und Ärzten die Möglichkeit, bedeutsame Innovationen voranzutreiben und fundierte Erkenntnisse zu gewinnen.
Auf KI und neue Arbeitslasten vorbereiten
Verwalten Sie die Arbeitslasten von heute und bereiten Sie sich auf morgen vor: umfassende Hardware- und Software-Portfolios für HPC und KI. Der Einstieg in KI mit Tools, Frameworks und Codebeispielen.
Mehr Tempo für Ihre KI-Revolution
HPC in der Cloud von Gompute erleichtert die Ressourcennutzung
eGuide: Integration von KI in eine bestehende HPC-Umgebung
Falls Sie planen, Ihre HPC-Infrastruktur für KI-Anwendungen zu aktualisieren, könnte Ihnen eine Reihe praktischer Überlegungen dabei helfen. Wir haben sie für Sie zusammengefasst.
Höhere Sicherheit, kürzere Time-to-Market: Diese Rolle spielen simulierte Crashs in der Autoentwicklung
Mit Altair RADIOSS* und Technologie von Intel® können Automobilhersteller komplizierte Simulationen beschleunigen und so die Zeit bis zur Markteinführung für qualitativ hochwertige Produkte verkürzen.
Wissenschaft ohne Grenzen: Schnelle Datenanalysen revolutionieren medizinische Forschung
Die Medizin profitiert von der Auswertung enormer Datenmengen. HPC-Systeme steigern dabei die Geschwindigkeit von wegweisenden Entdeckungen und Innovationen.
Grafische Aufbereitung großer Datenmengen: So funktionieren Intel® Select Solutions für professionelle Visualisierungen
Um Simulationen mit Datengrößen im Terabyte-Bereich zu ermöglichen, hat Intel® mit Partnern schlüsselfertige HPC-Lösungen entwickelt, die Software Defined Visualization (SDVis) unterstützen.
Hochleistungs-Molekularsimulator: Virtuelle Experimente beschleunigen bahnbrechende Forschung
Mit einem Intel®-basierten Dual-Purpose-System ist das Institute for Molecular Science in der Lage, zugleich sowohl enorme Parallel- als auch Hochleistungsrechnerkapazitäten zur Verfügung zu stellen.
Intel® Select Solutions für HPC
Intel® Select Lösungen sind vorkonfigurierte HPC-Stacks, die für spezielle Rechenzentrumsanwendungen entwickelt und optimiert wurden, zum Beispiel für professionelle Visualisierung, Simulation und Modellierung oder die Genomanalyse. Intel® Select Lösungen, die Sie bei OEM-Partnern von Intel erhalten, werden Ihnen dabei helfen, Ihre HPC-Pläne schneller umzusetzen.
Spezifikationen und Community der Intel® HPC-Plattform
Spezifikationen für die Intel® HPC-Plattform
Informieren Sie sich über die empfohlene Kombination aus Rechenleistung mit Arbeits- und Datenspeicher-, Fabric- und Softwarekomponenten, mit der die grundlegenden Anforderungen an Intel® Select Solutions erfüllt sind.
Intel® Verzeichnis für HPC-Anwendungen
Diese zentral angelegte Liste enthält Anwendungen, die hinsichtlich ihrer Kompatibilität mit den Spezifikationen der Intel® HPC-Plattform und den Intel® Select Solutions für HPC geprüft wurden.
Intel® Cluster Checker Tool
Vergewissern Sie sich, dass Cluster-Komponenten reibungslos zusammenarbeiten, um Verbesserungen der Systemverfügbarkeit, Produktivität und Gesamtbetriebskosten (TCO) zu erzielen.
Intel HPC-Produkte und -Technologie
Skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe
Mit der skalierbaren Intel® Xeon® Plattform lassen sich nutzbringende Erkenntnisse einfacher gewinnen. Darüber hinaus bietet die Plattform hardwarebasierte Sicherheit und ermöglicht die dynamische Bereitstellung von Diensten.
Intel® Deep Learning Boost
Die skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe setzt mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) neue Maßstäbe für integrierte KI-Leistung.
Intel® Optane™ Technologie
Wir ebnen den Weg zu Lösungen, die eine extrem hohe CPU-Auslastung ermöglichen, Datenengpässe verringern und bislang ungekannte Erkenntnisse aus großen Datenmengen liefern.
Intel® Omni-Path-Architektur
Die Intel® Omni-Path-Architektur (Intel® OPA) senkt die System-Gesamtbetriebskosten und sorgt zugleich für Zuverlässigkeit, starke Leistung und extreme Skalierbarkeit.
Datenspeicherlösungen für Rechenzentren
Mit der explosionsartig angestiegenen Menge an Daten spielt die Modernisierung von Speichersystemen eine Schlüsselrolle bei der IT-Transformation. Dank technischer Fortschritte können Daten effizienter gespeichert, abgerufen und übermittelt werden.
Intel® FPGAs
Vom IoT bis zum Rechenzentrum bieten Intel® FPGA-Lösungen die Schnelligkeit und Kapazität kompletter System-on-Chip-Komponenten.
Intel® Ethernet-Converged-Network-Adapter
Intel® Ethernet-Netzwerkadapter, -Controller und -Zubehör sorgen im Rechenzentrum für eine effektive und kostengünstige Bereitstellung von Diensten.
Software und Tools für HPC
Bringen Sie Ihren Programmcode mit fortschrittlichen Tools, die Sie dabei unterstützen, Ihre Anwendungen zu entwickeln, zu debuggen und zu tunen, auf den neuesten Stand für die Hardware von heute und morgen.
Keine wichtigen News verpassen
Was meint Intel zu den IT-Schlagzeilen der Woche? Hier können Sie sich ein paar Beispiele mit Intels Sicht auf die Entwicklungen dieser Woche ansehen und sich dann anmelden.
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Produkt- und Leistungsinformationen
30-fache Verbesserung des Inferenzdurchsatzes auf Intel® Xeon® Platinum 9282 Prozessor mit Intel® Deep Learning Boost (Intel DL Boost): getestet durch Intel am 26.02.2019. Plattform: Zweiprozessorsystem „Dragon Rock“ mit Intel® Xeon® Platinum 9282 Prozessor (56 Kerne pro Prozessor), HT aktiviert, Turbo aktiviert, insgesamt 768 GB Arbeitsspeicher (24 Steckplätze, je 32 GB, 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Centos* 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, Deep Learning Framework: Intel® Optimierungen für Caffe*, Version: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL-DNN-Version: v0.17 (Commit-Hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a, Modell https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS = 64, keine Datenebene – synthetische Daten: 3x224x224, 56 Instanzen / Zweiprozessorsystem, Datentyp: INT8; Vergleich mit Test durch Intel am 11. Juli 2017: Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platinum 8180 Prozessor (2,50 GHz, 28 Kerne), HT deaktiviert, Turbo deaktiviert, Scaling-Governor festgelegt auf „Performance“ über intel_pstate-Treiber, 384 GB DDR4-2666-ECC-RAM. CentOS* Linux, Release 7.3.1611 (Core), Linux-Kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD der Produktreihe DC S3710 (800 GB, 2,5", 6-Gbit/s-SATA, 25-nm-Technik, MLC). Leistung gemessen mit: Umgebungsvariable: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact', OMP_NUM_THREADS=56, CPU-Taktfrequenz festgelegt mit: cpupower frequency-set -d 2,5G -u 3,8G -g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), Revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferenz gemessen mit „caffe time --forward_only“-Befehl, Training gemessen mit „caffe time“-Befehl. Für die „ConvNet“-Topologien wurde ein synthetischer Datenpool verwendet. Für andere Topologien wurden Daten im lokalen Datenspeicher gespeichert und vor dem Training im Systemspeicher zwischengespeichert. Topologie-Spezifikation von https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50). Intel® C++ Compiler, Version 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) Small Libraries, Version 2018.0.20170425. Caffe ausgeführt mit „numactl -l“.
4-fache Leistung bei Skalierung (4 Knoten, 8 Knoten) basierend auf LINPACK: Vergleich zwischen Intel® Xeon® Platinum 9242 Prozessor der 2. Generation und AMD* EPYC* 7601.
Intel® Xeon® 9242 Prozessor: Intel® Referenzplattform mit 2 Intel® Xeon® 9242 Prozessoren (2,2 GHz, 48 Kerne), 16 x 16 GB DDR4-2933, 1 SSD, Cluster-Dateisystem: 2.12.0-1 (Server), 2.11.0-14.1 (Client), BIOS: PLYXCRB1.86B.0572.D02.1901180818, Mikrocode: 0x4000017, CentOS* 7.6, Kernel: 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, OFED-Stack: OFED OPA 10.8 auf RH7.5 mit Lustre* v2.10.4, HBA: 1-Port-PCIe*-x16-Adapter für Intel® Omni-Path-Architektur (Intel® OPA) – 100 Gbit/s, Switch: (Intel® OPA-)Edge-Switch der Produktreihe 100 mit 48 Ports, HPL 2.1, Intel Compiler 2019u1, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) 2019, Intel MPI 2019u1, HT = aktiviert, Turbo = deaktiviert, 2 Threads pro Kern, 4 Knoten = 20.408,00, 8 Knoten =39921 GF/s, höher ist besser, Test durch Intel am 03.03.2019.
AMD EPYC 7601: Supermicro AS-1023US-TR4, 2 x AMD EPYC 7601 (2,2 GHz, 32 Kerne), 16 x 16 GB DDR4-2666, 1 SSD, BIOS-Version: 1.1b (20.08.2018), Mikrocode-Version: 0x8001227, Oracle* Linux Server Release 7.5 (3.10.0-862.14.4.el7.crt1.x86_64), Cluster-Dateisystem: Panasas (124 TB Datenspeicher), Firmware-Version 5.5.0.b-1067797.15 EDR – basierend auf Intel Enterprise Edition for Lustre* (IEEL), Mellanox MT27700 (EDR, 100 Gbit/s), Mellanox EDR-IB-Switch mit 36 Ports, OFED MLNX mlnx-4.3-3.0.2.0, HPL 2.2, Intel Compiler 2018u3, AMD BLIS v0.4.0, Intel MPI 2018u3, SMT = aktiviert, Turbo = aktiviert, 2 Threads pro Kern, 4 Knoten =4739,96, 8 Knoten = 9406,07 GF/s, höher ist besser, Test durch Intel am 23.09.18.
In Leistungstests verwendete Software und Workloads können speziell für die Leistungseigenschaften von Intel® Mikroprozessoren optimiert worden sein. Leistungstests wie SYSmark* und MobileMark* werden mit spezifischen Computersystemen, Komponenten, Softwareprogrammen, Operationen und Funktionen durchgeführt. Jede Veränderung bei einem dieser Faktoren kann abweichende Ergebnisse zur Folge haben. Als Unterstützung für eine umfassende Bewertung Ihrer vorgesehenen Anschaffung, auch im Hinblick auf die Leistung des betreffenden Produkts in Verbindung mit anderen Produkten, sollten Sie noch andere Informationen und Leistungstests heranziehen. Weitere Informationen siehe www.intel.de/benchmarks.
Die Leistungsergebnisse basieren auf Tests, die zu den in den Konfigurationen angegebenen Daten durchgeführt wurden, und spiegeln möglicherweise nicht alle öffentlich erhältlichen Sicherheitsupdates wider. Weitere Einzelheiten finden Sie in den veröffentlichten Konfigurationsdaten. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit. Die Funktionsmerkmale und Vorteile von Intel® Techniken hängen von der Systemkonfiguration ab und können geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern. Die Leistungsmerkmale variieren je nach Systemkonfiguration. Informieren Sie sich beim Systemhersteller oder Einzelhändler oder auf www.intel.de.